近日，时代天使联合浙江大学、四川大学华西口腔医学院、哈佛大学、空军军医大学等专业院校的研究团队，在Cell Press细胞出版社期刊Patterns上发表了题为“Deep learning-enabled 3D multimodal fusion of cone-beam CT and intraoral mesh scans for clinically applicable tooth-bone reconstruction”的研究论文。

Patterns是Cell Press旗下专注于数据科学的期刊。Cell Press出版社是全球顶级的全科学领域国际学术出版社，经过50余年的发展，为生物化学、遗传学、神经科学、免疫学、癌症等多个学科的研究者提供了具有全球影响力的优质内容，共同探索背后深层次的科学意义及社会影响。

锥形束计算机断层扫描(CBCT)和口内扫描(IOS)能分别呈现复杂的口腔解剖结构和精准的牙冠牙龈信息，在数字化口腔诊疗中具有关键作用。在临床诊疗中，通过融合CBCT和IOS数据构建高精度的三维口腔冠-根-骨模型，可以帮助实现高效精确的口腔疾病诊断、治疗方案设计和预后疗效评估。

(资料图片仅供参考)

然而，不同患者口腔解剖特征的复杂性和多样性、三维CBCT图像和IOS点云之间的模态差异、大规模真实数据集和临床实验验证的缺乏等问题，为实现临床可适用的三维CBCT和IOS多模态融合和三维冠-根-骨重构，带来了诸多挑战。

DDMF框架图

本项研究由上述临床实际需求驱动，将为数字化口腔领域提供有力的智能诊疗关键技术支撑。时代天使与浙江大学、四川大学华西口腔医学院、空军军医大学等科研团队合作，提出了一种名为Deep Dental Multimodal Fusion (DDMF)的端到端口腔三维影像多模态融合重构框架，利用深度学习技术将CBCT和IOS数据精确分割后再进行三维融合，实现了高精度的牙齿冠-根-骨重建。

实验结果显示，DDMF在CBCT和IOS上实现了优异的分割性能，融合结果上平均对称表面距离(ASSD)达到0.17毫米，并通过临床适用性实验证明了其在虚拟正畸治疗计划中精准模拟冠根骨结构的能力。

研究团队构建了含503个CBCT和28,559个IOS数据的大规模多模态数据集，在大量实验和临床可适用性测试中均取得了优异表现，并将多模态口腔冠-根-骨重构过程从传统的5-7小时（人工成本）降低至20-25分钟。

CBCT语义分割可视化结果

这一创新成果开创了CBCT和IOS数据融合的新途径，提供了在真实世界临床应用中重建三维牙骨模型的有效解决方案，能够为口腔正畸医生提供“所见即所得”的精准牙齿冠-根-骨结构。在临床实践中，DDMF将集成在时代天使Intelligent Root System（IRS智能根骨系统），进一步提高诊疗精度和效率，并降低治疗成本。

作为长期深耕数字化正畸的国内隐形矫治龙头企业，时代天使长期投入临床口腔医学、计算机科学、生物力学、材料学和智能制造五大基础学科的研发，联合设立浙江大学-时代天使智慧医疗联合研发中心等高水平跨学科研发平台，开发形成丰富的口腔正畸医疗产品、技术服务和解决方案。

通过将AI算法模型、海量大数据与正畸领域知识、医生专业诊断相结合，时代天使得以显著提升其数字化软件的性能、质量及可靠性。以IRS为例，精确的算法模型将三维牙骨模型以“所见即所得”的方式呈现，能够在诊断治疗和方案设计过程中更高效地助力医生，如模拟生物力学的改变、对可能存在的风险进行预判和预警、降低传统错颌畸形诊疗过程中骨开窗开裂等各类风险，进而让正畸治疗变得更加可靠。

目前，时代天使在AI+口腔等相关领域的研究已达到国际先进水平。近一年来，时代天使联合各大院校的研发团队，先后在IEEE TMI, ICLR, MICCAI等具有全球影响力的人工智能和医学影像处理国际期刊和顶级会议上发表多篇高水平学术论文。在时代天使大力拓展国际化业务的过程中，以 IRS为代表的数字化软件能力获得了全球医生的赞誉，日益被医生们视为正畸治疗过程中至关重要的辅助工具。